广东敏卓机电股份有限公司铁琦获国家专利权
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龙图腾网获悉广东敏卓机电股份有限公司申请的专利基于脉冲涡流与深度学习的微特电机绕组缺陷在线检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120334348B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510565270.5，技术领域涉及：G01N27/90；该发明授权基于脉冲涡流与深度学习的微特电机绕组缺陷在线检测方法是由铁琦;黄鑫诚设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于脉冲涡流与深度学习的微特电机绕组缺陷在线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开本基于脉冲涡流与深度学习的微特电机绕组缺陷在线检测方法，涉及无损检测技术领域，通过多通道涡流传感器阵列采集包含时域信号与频域特征的原始脉冲涡流检测数据，利用Maxwell方程约束网络对数据去噪与特征增强，并结合多尺度缺陷生成对抗网络生成缺陷特征候选集，得到目标涡流数据，对目标涡流数据施加混沌调频脉冲序列作为激励信号，利用相位同步锁频技术采集响应信号，获取增强涡流数据，再提取对应的包含物理特征与深度学习特征的电磁特征向量，将电磁特征向量与预设的缺陷特征库比对，结合动态激励响应差异，确定缺陷检测结果，该方法还能确定传感器检测权重进行数据融合，构建动态更新的缺陷特征库并联合微调网络。
本发明授权基于脉冲涡流与深度学习的微特电机绕组缺陷在线检测方法在权利要求书中公布了：1.基于脉冲涡流与深度学习的微特电机绕组缺陷在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取微特电机运行时的原始脉冲涡流检测数据，所述原始脉冲涡流检测数据通过多通道涡流传感器阵列采集，包含时域信号与频域特征的多维数据； 基于预设的Maxwell方程约束网络对所述原始脉冲涡流检测数据进行去噪与特征增强，结合多尺度缺陷生成对抗网络生成缺陷特征候选集，得到目标涡流数据； 对所述目标涡流数据施加混沌调频脉冲序列作为激励信号，利用相位同步锁频技术采集响应信号，获取包含动态特征的增强涡流数据； 提取所述增强涡流数据对应的电磁特征向量，所述电磁特征向量包括基于Maxwell方程约束的物理特征与深度学习提取的多维特征； 将所述电磁特征向量与预设的缺陷特征库进行比对，结合动态激励响应差异，确定微特电机绕组的缺陷检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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